Blucher Engineering Proceedings

Dezembro 2020, vol.7, num.2 - VI Simpósio Internacional de Inovação e Tecnologia
Artigo completo - Open Access Idioma principal | Segundo principal

MODELING BATTERY LIVE CYCLE DATA WITH TEMPORAL SERIES:A NETWORK THEORY APPROACH

MODELAGEM DE DADOS SOBRE CICLO DE VIDA DE BATERIAS PARA SÉRIES TEMPORAIS: NO CONTEXTO DE TEORIA DE REDES

Costa, Roberto C; Pereira, Hernane B. B.; Murari, Thiago; Moret, Marcelo

Artigo completo:

This paper presents an application of conceptual map and network theoryin a link with the lead-acid battery live cycle model applied in automobiles. The keyobjective is to understand the relationship between battery and vehicle interfaces togenerate battery data, allowing a statistical understanding of battery live cycle versusa benchmark network generated by same theme abstracts. The firsts step was tocreate a conceptual map from vehicle battery system, including vehicle data collectionand proposed statistical studies. The second phase was focused in generate thenetwork and its statistical studies based on the raw data from conceptual map. A smallword graphs were obtained together with 75% of concept match between top nodesconcept from actual and abstracts graphs.

Este artigo apresenta uma aplicação do mapa conceitual e da teoria de redes relacionando com uma proposta de modelagem sobre ciclo de vida de baterias. O objetivo principal é delinear as interfaces da bateria e do veículo para gerar dados, permitindo um entendimento estatístico do ciclo de vida da bateria comparado a uma rede de benchmark gerada a partir de resumos de artigos sobre o mesmo tema. O primeiro passo foi criar um mapa conceitual do sistema de bateria do veículo, incluindo a coleta de dados e estudos estatísticos propostos. A segunda fase foi focada em gerar a rede e seus estudos estatísticos com base nos dados brutos do mapa conceitual. Conclui-se em redes de mundo pequenos com uma sinergia cognitiva de 75% dos conceitos entre os top vértices das redes gerada e de resumo.

Download (PDF)

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/siintec2020-MODELINGBATTERY

Referências bibliográficas
  • [1] CHUMCHAL, C.; KURZWEIL, D. Lead–acid battery operation in micro-hybrid and
  • [2] electrified vehicles. In: Lead-Acid Batteries for Future Automobiles. Elsevier, 2017.
  • [3] p. 395-414.
  • [4] 2 PEREIRA, Hernane Borges de B. et al. Semantic networks based on titles of scientific
  • [5] papers. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, v. 390, n. 6, p.
  • [6] 1192-1197, 2011.
  • [7] VI INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INNOVATION AND TECHNOLOGY (SIINTEC)
  • [8] "Challenges in science, technology and innovation after COVID-19"
  • [9] ISSN: 2357-7592
  • [10] 3 OKOSHI, Tetsuro et al. Battery condition monitoring (BCM) technologies about lead–
  • [11] acid batteries. Journal of power sources, v. 158, n. 2, p. 874-878, 2006.
  • [12] 4 ZHANG, Xiaodong et al. Parity-relation-based state-of-health monitoring of lead acid
  • [13] batteries for automotive applications. Control Engineering Practice, v. 19, n. 6, p.
  • [14] 555-563, 2011.
  • [15] 5 PIŁATOWICZ, Grzegorz et al. Determination of the lead-acid battery's dynamic
  • [16] response using Butler-Volmer equation for advanced battery management systems in
  • [17] automotive applications. Journal of Power Sources, v. 331, p. 348-359, 2016.
  • [18] 6 BORGES, M. V., MONTEIRO, R. L. S., and PEREIRA, H. B. B.. criar.NET: Software
  • [19] para criar redes no formato Pajek, 2019.
  • [20] 7 BASTIAN, Mathieu; HEYMANN, Sebastien; JACOMY, Mathieu. Gephi: an open
  • [21] source software for exploring and manipulating networks. In: Third international
  • [22] AAAI conference on weblogs and social media. 2009.
  • [23] 8 WATSON, Christopher G. brainGraph: Graph theory analysis of brain MRI data, R
  • [24] package version 2.7.3. 2019.
  • [25] 9 ERDŐS, Paul; RÉNYI, Alfréd. On the evolution of random graphs. Publ. Math. Inst.
  • [26] Hung. Acad. Sci, v. 5, n. 1, p. 17-60, 1960.
Como citar:

Costa, Roberto C ; Pereira, Hernane B. B. ; Murari, Thiago ; Moret, Marcelo ; "MODELING BATTERY LIVE CYCLE DATA WITH TEMPORAL SERIES:A NETWORK THEORY APPROACH", p-653-661. In: Anais do VI Simpósio Internacional de Inovação e Tecnologia. São Paulo: Blucher, 2020.
ISSN 23577592, DOI 10.5151/siintec2020-MODELINGBATTERY

últimos 30 dias

58
downloads

2
visualizações

4
indexações